ECC（Everything Claude Code）から27個を一括導入し、GitHub で見つけたスキルを追加し、/learn で自動抽出されたものが溜まり、自分で書いたものもある。気づけば79個。「このスキル、どこから来たんだっけ？」が分からない。
ECC は Claude Code 向けのスキル・設定をまとめたコミュニティリポジトリです。
何が困るのか
スキルの棚卸しをしようとして ls ~/.claude/skills/ を実行したとき、こうなります。
backend-patterns/
coding-standards/
continuous-learning/
iterative-retrieval/
myai-lab-patterns/
nutrient-document-processing/
search-first/
strategic-compact/
...
この中で自分が作ったのはどれか。ECC 由来はどれか。コミュニティ製はどれか。ファイルを開いても name と description しかなく、出自の手がかりがありません。
これが実務で困るのは以下の場面です。
- アップデート判断: ECC が更新されたとき、どのスキルを差し替えるべきか分からない
- 削除判断: 使っていないスキルを消したいが、自作か外部かで判断基準が変わる
- 共有: チームメンバーにスキルを渡すとき、ライセンスや出典を確認できない
解決策: origin メタデータ
スキルファイルの冒頭に出自を1行追加するルールを作りました。
YAML frontmatter がある場合はフィールドとして追加します。
---
name: coding-standards
description: Universal coding standards...
origin: ECC
---
frontmatter がない場合は HTML コメントで追加します。
<!-- origin: original -->
# My Custom Skill
origin の分類
| origin 値 | 意味 | 例 |
|---|---|---|
original |
自分で作成 | search-first |
ECC |
Everything Claude Code から導入 | coding-standards |
{org/repo} |
特定の外部リポジトリ | PSPDFKit-labs/nutrient-agent-skill |
auto-extracted |
continuous-learning が自動抽出 | learned/*.md |
skill-create |
git 履歴から自動生成 | myai-lab-patterns |
実際にやったこと
66個のグローバルスキルと13個のプロジェクトスキルを分類してタグ付けしました。
照合の手順
-
ECC スキルの特定:
configure-ecc/SKILL.mdの中に全27スキルのリストがある。これと照合して ECC 由来を確定 -
外部リポジトリの特定: frontmatter に手がかりがないスキルはファイル末尾のリンクや README を確認。
nutrient-document-processingは末尾に元リポジトリの URL が記載されていた -
自作・自動生成の分類:
learned/配下はauto-extracted、/skill-createで生成したものはskill-create、残りはoriginal
結果の内訳
origin 別スキル数（全79個）:
ECC 27 ── configure-ecc のリストと完全一致
original 22 ── 自作（rules, skills, agents）
auto-extracted 18 ── continuous-learning / /learn で自動生成
skill-create 6 ── git 履歴からパターン抽出
外部リポジトリ 6 ── GitHub で個別に発見・導入
タグ付け自体は Python スクリプトで一括処理しています。YAML frontmatter の有無を判定し、適切な形式で origin を挿入します。
運用ルール
~/.claude/rules/common/skills.md にルールとして定義し、全プロジェクトで自動適用されるようにしました。
- 新規スキル作成時: 必ず origin を付与する
- 外部スキル導入時: 導入元のリポジトリ名を記録する
- auto-extracted: continuous-learning が生成する learned/ スキルに自動付与する
- 棚卸し時: origin を基準に、アップデート確認や削除判断を行う
本質的な課題
この問題は個人の運用で解決できますが、本来はエコシステム側で対応すべきです。
npm パッケージには package.json があり、出自・バージョン・ライセンスが明確です。Claude Code のスキルにはそれに相当する標準がまだありません。name と description だけの frontmatter では、スキルが増えるほど管理が破綻します。
origin・version・license が frontmatter の標準メタデータとして含まれるようになれば、この問題は発生しなくなります。
Issue を出してみた
個人の運用に留めず、上流に改善を提案しました。
-
ECC リポジトリ: affaan-m/everything-claude-code#246 — 配布するスキルに
origin: ECCを含めてほしいという提案 - Anthropic: anthropics/claude-code#26438 — スキルの標準メタデータ仕様（origin / version / license）の策定を要望
ECC 側は変更が小さく受け入れやすいため先に提出し、Anthropic 側には ECC の対応をリファレンスとして紐付けました。個人の workaround で終わらせず、エコシステム全体の改善につなげるのが狙いです。
まとめ
- Claude Code のスキルは出自が記録されないため、数が増えると管理できなくなる
-
originメタデータを frontmatter に追加するルールで解決できる - ECC リポジトリのインストーラーと照合することで、既存スキルの分類も可能
- 長期的にはスキルの標準メタデータ仕様が必要
- ECC と Anthropic に Issue を提出済み
ls ~/.claude/skills/ して「これ何だっけ」が1つでもあれば、origin タグの導入時です。